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單一芯片算力無(wú)法滿足AI訓(xùn)練需求：模型所需算力與單芯片算力之間的巨大差距。例如GPT-3每次訓(xùn)練迭代需約4.5 EFLOPS計(jì)算，但單卡GPU僅提供數(shù)十TFLOPS級(jí)算力，差距高達(dá)百萬(wàn)倍。為突破計(jì)算墻，使用數(shù)十甚至上百GPU進(jìn)行并行計(jì)算（分布式訓(xùn)練）。AI算力集群受制于“通信墻”：通過(guò)分布式訓(xùn)練部分解決了算力墻和存儲(chǔ)墻后，通信墻隨之凸顯。大模型并行需要大量節(jié)點(diǎn)間通信（如AllReduce梯度同步、AlltoAll等），通信性能直接決定訓(xùn)練效率
　　算力基礎(chǔ)建設(shè)方面，截至2024年，中國(guó)算力總規(guī)模為280EFLOPS，2020年至2024年期間年復(fù)合增長(zhǎng)率為20%。根據(jù)弗若斯特沙利文預(yù)測(cè)，中國(guó)算力規(guī)模將從2024年的280EFLOPS增長(zhǎng)至2029年的648.3EFLOPS，2024-2029年期間仍維持18.3%的年復(fù)合增長(zhǎng)率。需求方面，AI創(chuàng)新浪潮下，云端智能平臺(tái)及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施解決方案市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)：預(yù)計(jì)2029年，中國(guó)云端智能平臺(tái)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模將分別增長(zhǎng)至1.8萬(wàn)億、1.3萬(wàn)億元。
　　從國(guó)內(nèi)算力基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，網(wǎng)絡(luò)資源市場(chǎng)規(guī)模占比僅次于算力資源。中國(guó)算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模從2020年的3,397億元增長(zhǎng)至2024年的6,144億元。2024年，國(guó)內(nèi)計(jì)算資源市場(chǎng)規(guī)模為3858億元，為基礎(chǔ)設(shè)施占比最大項(xiàng)。網(wǎng)絡(luò)資源市場(chǎng)規(guī)模為1516億元，僅次于計(jì)算資源，約占基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)規(guī)模比例為24%。
　　銅互連技術(shù)成熟、成本較低，用于服務(wù)器機(jī)箱內(nèi)部、機(jī)架內(nèi)等短距離高帶寬連接場(chǎng)景。在人工智能數(shù)據(jù)中心（AIDC）中，GPU、CPU等加速器之間以及服務(wù)器與Top-of-Rack交換機(jī)之間的短距離互連傳統(tǒng)上大量采用銅質(zhì)連接，其優(yōu)勢(shì)在于無(wú)需復(fù)雜的光電轉(zhuǎn)換、初始投入成本低且安裝維護(hù)相對(duì)簡(jiǎn)單。然而，隨著芯片通信速率逼近極限，銅介質(zhì)信號(hào)傳輸面臨固有瓶頸，高頻下電阻與介電損耗導(dǎo)致信號(hào)完整性下降和嚴(yán)重的傳輸損耗，這不僅限制了帶寬和距離，還將相當(dāng)一部分信號(hào)功率轉(zhuǎn)化為熱量。光互連是利用光纖等介質(zhì)傳輸光信號(hào)的互連方式，通過(guò)光收發(fā)模塊將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為光信號(hào)進(jìn)行高速遠(yuǎn)距離傳送。光互連克服了銅互連在頻寬和距離上的物理限制，光信號(hào)在光纖中傳輸損耗極低、抗電磁干擾，能夠在更高頻率下保持信號(hào)完整，適合遠(yuǎn)距離、大帶寬數(shù)據(jù)通信
　　 AI集群大小已經(jīng)突破了單個(gè)數(shù)據(jù)中心的物理占用空間所能實(shí)現(xiàn)的極限,推動(dòng)了對(duì)多站點(diǎn)AI集群（Scale-out)的需求。Scale up和Scale out通過(guò)增加更多的算力資源來(lái)實(shí)現(xiàn)更大的承載能力。區(qū)別在于Scale up從軟件角度來(lái)看是一臺(tái)計(jì)算，互連必須非?？煽浚冶M可能減小延遲。但當(dāng)數(shù)據(jù)速率增加至200Gbps時(shí)，達(dá)到銅纜物理極限。而Scale out通過(guò)多層交換機(jī)組成，其任務(wù)被拆分成多個(gè)計(jì)算資源，因此橫向擴(kuò)展實(shí)際上是一個(gè)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)，且距離較遠(yuǎn)。所以，隨著高速率、低延遲且距離增大的需求逐漸增大，無(wú)論是Scale-up還是Scale-out，光互連的必要性大幅提升。
　　數(shù)據(jù)中心正經(jīng)歷高速化、智能化、低功耗與低成本的核心變革，驅(qū)動(dòng)光通信及硅光技術(shù)成為不可逆的大趨勢(shì)。800G規(guī)?；逃貌渴鹨褑?dòng)，交換機(jī)芯片吞吐量將從2023年的51.2Tb/s躍升至2025年的102.4Tb/s，并加速向800G/1.6T升級(jí)；與此同時(shí)，光互連功耗貢獻(xiàn)首次超越交換機(jī)芯片（400G模塊初期功耗10-12W，目標(biāo)8-10W），迫使行業(yè)采用低功耗調(diào)制器與光引擎-交換機(jī)芯片共封裝方案
　　光模塊市場(chǎng)近年來(lái)穩(wěn)步增長(zhǎng)，主要得益于對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸以及人工智能、云計(jì)算及5G等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的需求。2020年至2024年期間，全球光模塊銷售收入從112億美元增至178億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為12.2%。數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算快速發(fā)展的帶動(dòng)下，高速光模塊尤其是800G及以上的光模塊發(fā)展迅猛。800G光模塊作為最先進(jìn)的量產(chǎn)技術(shù)，2020年至2024年的復(fù)合年增長(zhǎng)率高達(dá)188.1%，預(yù)計(jì)2024年至2029年將保持19.1%的穩(wěn)步增長(zhǎng)。與此同時(shí)，代表下一代預(yù)研技術(shù)的1.6T光模塊在更高帶寬需求、更低功耗要求及人工智能驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)處理的需求推動(dòng)下將迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2024年至2029年的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到180.0%
　　相關(guān)公司：我們認(rèn)為，隨著AI算力中心集群擴(kuò)張，無(wú)論是Scale up還是Scale out方案均對(duì)高速率、低功耗連接有更高要求，高速率、短、中長(zhǎng)距離光連接及硅光、CPO封裝需求隨著數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加速放量，有望帶來(lái)更大市場(chǎng)。關(guān)注高速光模塊及適配CPO方案的激光器、調(diào)制器及無(wú)源器件核心器件設(shè)計(jì)、生產(chǎn)廠商：華工科技（000988.SZ）、聯(lián)特科技（301205.SZ）、源杰科技（688498.SH）、光庫(kù)科技（300620.SZ）、新易盛（300502.SZ)
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：高速光模塊技術(shù)發(fā)展路線較多，各細(xì)分市場(chǎng)如調(diào)制器材料、光源技術(shù)路線不確定性較大; AI算力中心建設(shè)周期較長(zhǎng)，存在明顯周期性; AI技術(shù)路線變化導(dǎo)致算力中心Capex不及預(yù)期;海外需求影響較大，且部分組件依賴海外巨頭,地緣沖突導(dǎo)致企業(yè)盈利受損；各公司前期研發(fā)成本較高，技術(shù)門檻較高導(dǎo)致利潤(rùn)不及預(yù)期